Intégrer l'IA dans les applications IoT grâce à une base de données Cloud-to-Edge

Alors que l'IA stimule l'innovation dans tous les domaines, son intégration dans les applications IoT peut s'avérer complexe. Une plateforme de base de données mobile semble être la solution.

L’intelligence artificielle et l’IoT (Internet of Things) ont connu un développement majeur lors des dernières années et révolutionnent les applications modernes. Alors que le nombre d’appareils connectés devrait notamment doubler d’ici 2030, l’intégration de l’IA aux applications IoT est un enjeu essentiel pour développer leur efficacité. En revanche, une difficulté majeure perdure.

En effet, alors que traitement des données lors du déploiement de l’IA est essentiel, les applications de l’IoT évoluent encore souvent dans des environnements décentralisés et déconnectés (comme les zones blanches), ce qui rend complexe la collecte et l’analyse des données. Ainsi, les organisations doivent disposer d’une base de données mobile, capable de gérer les caractéristiques de l’IoT et de l’IA même en mode hors ligne.

Les avantages des bases de données mobiles

Une plateforme de base de données mobile avec synchronisation des données intégrée et prise en charge de l’IA peut accélérer le développement de fonctions et de capacités basées sur l’IA dans les applications à la périphérie du réseau. En exploitant une telle base de données, les applications alimentées par l’IA profitent des avantages de ce Edge Computing. Elles s’exécutent plus rapidement, car les données sont physiquement plus proches du point d’interaction. Elles sont également plus fiables, car elles ne dépendent plus d’une réseau Internet insuffisamment sûr.

L’IA et les données dans l’univers de l’IoT

Dans l’IoT, le Edge Computing, ou informatique de périphérie, revêt une importance particulière, car les dispositifs IoT sont situés à la périphérie du réseau. Ce sont ces capteurs et actionneurs qui collectent d’importants volumes de données, les analysent et les transmettent à une vitesse très importante. Les applications qui utilisent ces données doivent pouvoir réagir le plus rapidement possible, mais alors que ces dernières arrivent toujours en plus grande quantité, il devient de plus en plus difficile de les traiter et donc de les utiliser efficacement. C’est là qu’intervient l’IA.

Par exemple, avec des relevés de capteurs à grande vitesse et souvent récurrents, des modèles entraînés d’apprentissage automatique peuvent rapidement évaluer les données en temps réel pour détecter les problèmes et les anomalies, puis les éliminer en se concentrant immédiatement sur les aspects qui requièrent une attention particulière. Cette analyse devient très délicate lorsque la connectivité internet est indisponible. L’endroit où sont traitées les données et où sont installés les modèles d’IA dans un environnement IoT ont une importance majeure. Si le traitement de données a lieu dans le cloud, le risque de latence est élevé. En effet, les données sont d’abord envoyées sur internet et reviennent une fois analysées via un câble, ce qui peut être très long. Pire encore, les applications peuvent se bloquer si la connexion est interrompue.

Favoriser les applications IoT alimentées par l’IA

Une plateforme de base de données mobile peut aider à résoudre ce dilemme en favorisant une architecture de base de données d’IA périphérique. Cette dernière déplace les données et le traitement de l’IA à la périphérie, y compris sur les appareils, éliminant ainsi la dépendance à la connectivité internet. La synchronisation des données se fait en arrière-plan lorsque la connectivité est disponible, ce qui assure la continuité de l’ensemble de l’écosystème. L’architecture garantit de traiter les données et l’IA dans le cloud, à la périphérie et sur l’appareil. Elle apporte à la fois l’échelle nécessaire pour traiter les quantités massives de données propres aux applications IoT et les capacités à la périphérie pour les exploiter immédiatement.

La localisation des données et des modèles d’IA à proximité du point d’interaction est essentielle pour développer des applications alimentées par l’IA, toujours plus rapides et toujours plus réactives. En s’appuyant sur une architecture de base de données Edge AI, les entreprises peuvent déployer des applications IoT augmentées par l’IA, plus rapides et plus fiables, offrant les meilleures garanties de vitesse, de précision et de disponibilité.